KCC 2021
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
랜덤 포레스트 회귀자를 이용한 판매예측 서비스 |
| 영문제목(English Title) |
POS System For Predicting Sales Using Random Forest Regressor |
| 저자(Author) |
권소영
김기진
김지현
노세린
최지원
고병철
Soyeong Gwon
Kijin Kim
Jihyeon Kim
Serin Noh
Jiwon Choi
Byoung Chul Ko
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 1780 ~ 1782 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 소상공인들에게 편리한 재고 파악을 위한 판매예측 서비스와 이를 위해 활용된 랜덤 포레스트 모델을 이용한 판매예측 시스템을 소개한다. 기존에는 판매자들의 역량으로 재고를 관리해왔지만, 재고 잉여 비용과 재고 부족 비용이 발생하기에 기존의 방법은 상당히 제한적이다. 따라서 본 논문에서 제안하는 판매예측 서비스는 적절한 재고 구비에 인공지능을 도입함으로써 보다 정확한 판매예측 수치를 도출해낸다. 랜덤 포레스트를 활용한 판매예측 서비스는 예측값을 통해 기존 pos 시스템에 비해 보다 확실한 재고 관리를 할 수 있다는데 이 점이 있다. 랜덤 포레스트 모델이 5가지 회귀분석 모델 중 가장 적절하다는 것을 입증하기 위해서 본 논문에서는 각 회귀분석 모델에 대해 여러 비교 실험을 수행하였으며, 이를 통해 제안된 모델이 예측 오차가 타 모델들 보다 우수하다는 것을 증명하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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